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  遗传算法入门?????????????????????????????????????? 遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm GA）是近几年发展起来的一种崭新的全局优化算法1962年霍兰德(Holland)教授首次提出了GA算法的思想它借用了仿真生物遗传学和自然选择机理通过自然选择遗传变异等作用机制实现各个个体的适应性的提高从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真

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  遗传算法综述摘要:遗传算法(Genetic Algorithm--GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换搜索不依赖于梯度信息它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题可广泛用于组合优化机器学习自适应控制规划设计和人工生命等领域．本文从遗传算法的起源与发展谈起论述了遗传算法的基本思想和基本原理并对其性能和收敛性

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  朱迎善张铁柱.遗传算法在非串并联系统可靠性最优分配中的应用.中华管理学报.第一卷第一期第13-20页民国八十九年非串—并联系统可靠性最优分配问题是一个具有多局部极值的非线性优化问题使用遗传算法求解该问题搜索到了其它算法未能得到的最优解在遗传算法的应用中使用基于排名的选择策略和最优保存策略改善了遗传算法的收敛性能关键词： 遗传算法可靠性最优分配非串并联系统An Application of Gene

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  遗传算法生物的进化是一个奇妙的优化过程它通过选择淘汰突然变异基因遗传等规律产生适应环境变化的优良物种遗传算法是根据生物进化思想而启发得出的一种全局优化算法遗传算法的概念最早是由Bagley 在1967年提出的而开始遗传算法的理论和方法的系统性研究的是1975年这一开创性工作是由Michigan大学的所实行当时其主要目的是说明自然和人工系统的自适应过程遗传算法简称GA(Genetic Algorit

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  遗传算法的基本理论一起源：早在20世纪50年代和60年代就有少数人几个计算机科学家独立地进行了所谓的人工进化系统研究其出发点是进化的思想可以发展成为许多工程问题的优化工具早期的研究形成了遗传算法的雏形如大多数系统都遵循适者生存的仿自然法则有些系统采用了基于群体（population）的设计方案并且加入了自然选择与变异操作还有一些系统对生物染色体编码进行了抽象处理应用二进制编码由于缺乏一种通用的编码

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  遗传算法遗传算法是一种全局搜索算法具有简单通用鲁棒性强易于并行性的特点广泛应用于工程设计的优化系统辨识和控制机器学习图像处理和智能信息处理等领域遗传算法模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型有Michigan大小也的教授与1975年首先提出它将适合生存的进化理论引入串结构并且在串之间进行有组织但又随机的信息交换通过遗传操作使优良品质被不断保留组合从而不断产生出更佳的个体子代个体中包

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  遗传算法(GA) 遗传算法在自然与社会现象模拟工程计算等方面得到了广泛应用在各个不同的应用领域为了取得更好的结果人们对GA进行了大量改进为了不至于混淆我们把Holland提出的算法称为基本遗传算法简称 GASGA(Simple Genetic Algorithm )CG(Canonical Genetic Algorithm)将其它的GA类算法称为GAs(Genetic Algorithms

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  主要函数计算结果数据10 0 0 3 0 0 0 2 0 将有约束的规划转成无约束规划

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  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第 4 章 基于遗传算法的随机优化搜索 第4章 基于遗传算法的随机优化搜索4.1 基本概念4.2 基本遗传算法4.3 遗传算法应用举例4.4 遗传算法的特点与优势 　 　4.1 基本概念 1. 个体与种群 ● 个体就是模拟生物个体而对问题中的对象 (一般就是问题的